Comunicação de ciência e letramento digital precisam caminhar juntos

Camila Leporace

A comunicação de ciência só consegue avançar se associada ao letramento digital, especificamente o letramento em Inteligência Artificial. Por quê?

Porque comunicar ciência para a sociedade é informar, e as plataformas digitais algorítmicas contribuem muito para desinformar.

A realidade mostra-se diferente para cada indivíduo no ambiente digital. Os algoritmos moldam o conteúdo que vemos. As campanhas de desinformação muitas vezes têm como alvo usuários específicos, que podem ser mais vulneráveis. Como os usuários raramente estão cientes de como os sistemas digitais atuais funcionam, pensam que o que veem on-line é visto por outros usuários, universalmente. Uma grande distorção que abre espaço para a criação de realidades paralelas.

O microdirecionamento e a impressão digital de navegação, técnicas eficazes para direcionar a publicidade a consumidores específicos, são também úteis para a disseminação da desinformação. Embora a desinformação seja um problema antigo, as técnicas de IA abrem novas possibilidades para manipular indivíduos de forma eficaz e em escala, levantando várias preocupações éticas.

A autonomia dos usuários é ameaçada, pois eles não podem tomar decisões livremente no ambiente on-line, sem serem manipulados. Quando os algoritmos usam dados pessoais para “decidir” o que os usuários veem ou não, fechando muros em torno deles, isso é uma ameaça à privacidade e ao livre arbítrio (falo muito dessa ameaça à autonomia em meu livro, “Algoritmosfera” – expressão cunhada por mim na minha tese de doutorado).

Ameaças à autonomia dos usuários também significam ameaças à democracia. As câmaras de eco/echo chambers são ambientes nos quais os indivíduos encontram apenas crenças ou opiniões que coincidem com as suas. Nesse estado de “isolamento intelectual”, não há lugar para opiniões diversas ou diálogo. As mesmas opiniões, hábitos e pontos de vista são reforçados, reiteradamente.

Por isso são grandes os desafios digitais para a comunicação, especialmente naquela que diz respeito à ciência; e é com letramento digital que se fará melhor difusão científica no Brasil.

Robôs com sentimentos?

Esta semana, a internet chacoalhou com a notícia de que, segundo um funcionário da Google, o chatbot LaMDA, produzido pela empresa, seria senciente. O funcionário acabou afastado depois de suas declarações. O interessante é que uma discussão que está tão presente na filosofia veio à tona por conta disso tudo. Então, o que é que está por trás de desse debate?

A ciência cognitiva é uma área que vem crescendo desde os anos de 1950, e eclodiu bem perto da explosão também da inteligência artificial enquanto área de pesquisa. No início, a IA tinha como foco reproduzir as capacidades humanas. E não era tão difícil crer na viabilidade disso, porque se acreditava que o cérebro poderia ser feito de qualquer material que poderia, de todo jeito, gerar uma mente. Então, teoricamente, um “cérebro” de silício também seria capaz de dar origem a pensamentos, sentimentos, enfim, tudo que compõe a mente.

Com o passar do tempo, as experiências em IA e robótica mostraram que a coisa não era bem assim. Um pesquisador que ajudou a mostrar que a distância entre humanos e máquinas era grande, e que ainda haveria um longo caminho pela frente até que se pudesse instanciar a inteligência humana em sistemas artificiais, foi Hubert Dreyfus. Ele trabalhou no MIT bem próximo a cientistas da computação engajados nessas pesquisas. E era ele quem colocava questões que certamente irritavam os programadores, mas que eram certeiras!

Por exemplo: como um computador poderia prever as milhares de coisas que poderiam acontecer em dada situação da vida cotidiana? Nós conseguimos rapidamente mudar a nossa maneira de agir dependendo do contexto em que nos encontramos: se algo cai no chão, pegamos de volta, colocamos em cima da mesa; se algo se parte, colamos; se alguém se machuca ou chora de repente, vamos acudir. Já sistemas artificiais precisam de mudanças extensas e detalhadas em todo o seu código quando algo muda. Eles não compreendem contextos. Também não compreendem certos atributos simples da vida cotidiana, que fazem parte do senso comum. Tipo: quando atendemos ao telefone, dizemos alô – ou “tô”, se for em Portugal; a pessoa do outro lado responde; combina-se de sair para um bar em alguma rua perto da casa dessas pessoas. O computador precisa de mais do que um simples “Então, vamos lá hoje?”­ para “entender” o que se passa.

É que na verdade a máquina não “entende”nada, de fato! Todas as informações que as pessoas envolvidas na conversa vão conhecendo ao longo da vida e vão incorporando em seu repertório – o que significa alô, o que é um bar, onde ele fica, de que bar estão falando, o que significa vamos lá etc. etc. ­– o computador precisa receber como inputs (até mesmo a informação de que duas pessoas são pessoas, conversam ao telefone, o que é telefone, o que é conversar etc. etc., já pensou?!). Isso precisa estar na programação do sistema. E, mesmo assim, o computador efetivamente não saberá nada: ele vai manipular aquelas informações, mas elas não vão significar nada para ele.

E a filosofia no meio de tudo isso?

A filosofia é uma área que investiga a inteligência humana, a cognição, a mente, a consciência. Para isso procura, antes de tudo, entender como se pode compreender ou conceituar cada uma delas. A maneira como se conceitua algo, afinal, faz muita diferença para os debates. Para pensar se uma IA pode ser consciente ou não, se é senciente ou não, cabe perguntar: o que é ter consciência? O que é senciência?

Há pesquisadores, por exemplo, que buscam na biologia as raízes para se compreender a mente humana. Para eles, a mente é como uma extensão da vida; onde há vida há atividade mental. Consequentemente, onde não há vida não há mente.  Também, se não há mente, não há sentimentos ou experiência. Por essa lógica, se robôs não são seres com vida biológica, não poderiam ter consciência ou senciência, nem sentir ou experimentar nada.

Esses pesquisadores acreditam, ainda, que a mente humana inclui muito mais do que o cérebro: o corpo como um todo constitui a mente. E é com a nossa atividade corporal, em acoplamento direto com o mundo natural, que vamos descobrindo e entendendo o que há no ambiente que nos cerca: assim é que fazemos sentido daquilo que está a nossa volta. Esses pesquisadores a que me refiro são estudiosos da cognição enativa. Alguns dos nomes mais importantes da área são Ezequiel Di Paolo, Hanne De Jaegher e Evan Thompson. Na minha tese de doutorado, eu abordo machine learning e enativismo. Se quiser saber mais, clica aqui.

Veja também o post especial no Instagram: @algoritmosfera

Comunicação de Ciência: onde começa?

Estou fazendo um curso na Universidade de Coimbra sobre comunicação de ciência para audiências não especializadas. Está sendo uma experiência excelente!

Eu acredito que a preocupação com essa comunicação começa no momento em que nós estamos escrevendo as nossas teses, dissertações e os nossos artigos.

Mesmo que nossas teses, dissertações e artigos sejam peças mais “duras”, com uma estrutura mais rígida, e que possivelmente não alcancem um público leigo, podemos escrevê-las e estruturá-las de uma maneira que de fato comunique as nossas descobertas (um bom revisor, aliás, pode ajudar e muito nisso! Recomendo demais o trabalho de meu pai, Sebastiao Jose Leporace Jr). Podemos adotar uma linguagem mais leve, direta e objetiva.

Para nos ajudar a comunicar bem o que estamos fazendo, podemos também participar de eventos que quebram a rotina dos congressos acadêmicos. Aqui em #portugal, onde estou fazendo doutorado sanduíche, vale a pena acompanhar a http://scicom.pt/, por exemplo. E há muitas outras iniciativas, como:

3 MINUTE THESIS – https://www.uc.pt/3mt/

Ciência Viva Portugal – https://www.cienciaviva.pt/

STOL – Science Through Our Lives – https://stolscience.com/

Science Communication Open lab – Univ do Porto – http://mil.up.pt/scol/

Scientificus – https://scientificusblogpt.wordpress.com/

https://stolscience.com/

Breve ideia que me deixou feliz… e então compartilho!

Tive o prazer de participar do XI Curso de Verão promovido pelo INCOg, da PUC-Rio, apresentando ideias da mente estendida. Sempre ficava incomodada com as referências bibliográficas apertadinhas em letras miúdas ao final da apresentação e que não facilitavam em nada para quem quisesse se aprofundar.

Desta vez, resolvi então inovar: fiz um post no meu blog contendo todas as referências, inclusive livros e imagens usados ou mencionados na apresentação, e gerei um QR Code e um link rápido para ele.

Quem não assistiu mas tem interesse, pode dar uma olhadinha se quiser. Aqui está o post.

Fiquei feliz de ter tido essa ideia, achei uma boa solução que pretendo adotar daqui por diante. Ah, e não foi do nada: eu tive essa ideia quando circulei por uma exposição esta semana em que o artista (Jens Müller, que está expondo aqui em Coimbra no Centro Cultural Penedo da Saudade; veja o Insta dele) colocou nas paredes do centro cultural o QR Code levando para o Instagram dele. Nada se cria, tudo se recria, e isso está totalmente alinhado com a tese de Andy Clark. Nossa cognição se forma em camadas, aproveitamos tudo que está no entorno para avançar de “nível” cognitivo.

What Computers Can’t Do (Hubert Dreyfus)

EN

Hubert Dreyfus’ “What computers Can’t Do” will be 50 years old in 2022. Despite having been released half a century ago, it is still pertaining when it comes to the gap between human cognition and artificial intelligence. I like Dreyfus’ critique to artificial reason mostly because he was actually concerned with human intelligence, not so much machines’ intelligence. The book (which got a second edition, amplified, in 1992) is compelling for those interested in comprehending some of the most important challenges faced by AI – and that have not yet been overcome.

Inspired by phenomenologists like Heidegger and Merleau-Ponty, Dreyfus (who unfortunately died in 2017 at 87) advocated that human intelligence is far beyond computation and representation. He suggested that we are “skillful copers”, i.e., highly skilled embodied agents capable of dealing with the world’s uncertainties and unsteadiness in a remarkably fine-grained way, anchored in the body and in the emotions. Because it is coupled to the environment, this being-in-the-world is more direct and less dependent on mediators (representations).

I also encourage readers to watch some of Dreyfus’ great interviews, lectures and talks available online.

PT

Hubert Dreyfus’ “What computers Can’t Do” fará 50 anos em 2022. Apesar de ter sido lançado há meio século, ele ainda é pertinente quando se trata do gap entre a cognição humana e a inteligência artificial. Eu gosto da crítica de Dreyfus à razão artificial principalmente porque ele estava realmente preocupado com a inteligência humana, não tanto com a inteligência das máquinas. O livro (que teve uma segunda edição, ampliada, em 1992) é muito pertinente para aqueles interessados em compreender alguns dos desafios mais importantes enfrentados pela IA – e que ainda não foram superados.

Inspirado por fenomenólogos como Heidegger e Merleau-Ponty, Dreyfus (que infelizmente morreu em 2017 aos 87 anos) defendeu que a inteligência humana está muito além da computação e da representação. Ele sugeriu que somos “skillful copers”, isto é, agentes corporificados altamente habilidosos capazes de lidar com as incertezas e instabilidades do mundo de uma forma altamente refinada, ancorada no corpo e nas emoções. Por estar acoplado ao meio ambiente, este being-in-the-world é mais direto e menos dependente de mediadores (representações).

Eu também encorajo os leitores a assistir algumas das grandes entrevistas e palestras da Dreyfus disponíveis on-line.

Hubert Dreyfus on Embodiment (II-II)
Conversations with History: Hubert Dreyfus
Hubert Dreyfus Interview – AI, Heidegger, Meaning in the Modern World

Doutorado em Filosofia no exterior: como fazer?

Um tema frequente entre estudantes e pesquisadores interessados em fazer mestrado e doutorado é a possibilidade de realizar a pós-graduação no exterior. O que é preciso para fazer um mestrado ou doutorado fora? Quais os fatores que essa decisão envolve? Como planejar esse grande passo? O que fazer primeiro? Como se comportar nas entrevistas? O que escrever no e-mail para aquele pesquisador que tem um trabalho tão interessante? Qual o tom que devo usar? Quanto vou precisar investir? Vou conseguir uma bolsa de estudos?

Para ajudar na busca por respostas a essas questões, especialmente com foco em estudantes interessados nas Humanidades, eu e o Elan Marinho, do Canal Filosofia Acadêmica, entrevistamos o Hugo Mota, mestre em Filosofia pela UFPE. Ele está indo fazer doutorado em Filosofia na Universidade de Oslo. O Hugo foi super bacana, contou tudo tin-tin por tin-tin e deu dicas preciosíssimas. Se você perdeu a live, pode assistir novamente agora, no vídeo a seguir. Além do vídeo, o Hugo preparou um documento super bacana com as dicas por escrito, que está disponível neste link.

Depois de conferir este vídeo, aproveite para assistir a outras lives imperdíveis do Filosofia Acadêmica, mantido pelo Elan.

Imagem do post: Slava @ Unsplash

Notas sobre filosofia e ciência

Inspiradas especialmente (mas não somente) pela leitura de “Maturana e a Educação”, de Nize Pellanda, Editora Autêntica, 2009

“Quando o conjunto de teorias disponíveis numa época não dão mais conta de novos objetos da ciência, começam a emergir outras teorias que vão configurar um novo paradigma científico. Nesse conjunto, há sempre um grupo de pressupostos básicos e conceitos fundamentais que vai fazer o papel de urdidura de uma rede orgânica e coerente que é o paradigma”, diz Nize Pellanda, à página 13 do livro Maturana e a Educação (Ed. Autêntica, 2009). A autora esclarece que se refere, aqui, ao conceito de paradigma tal como concebido por Thomas Kuhn.

Essa explicação para o surgimento de novas teorias é simples: se precisamos estudar certos objetos, fenômenos, acontecimentos que fogem às teorias que temos disponíveis para compreendê-los, estamos precisando de… novas teorias. Apesar de simples, esse raciocínio esconde alguns aspectos, digamos, espinhosos no campo da pesquisa.

Por exemplo, a tentativa de “encaixar” novos objetos de pesquisa em velhos paradigmas ou o hábito de seguir analisando fenômenos científicos a partir de premissas que eventualmente já foram superadas ou precisam ser revistas/remodeladas. Sim, mesmo sem que se perceba, isso muitas vezes acontece. E a importância da pesquisa teórica passa por aí: a necessidade de conhecer a teoria para que ela sirva para a empiria de modo a abrir caminho para novas descobertas. Afinal, ao mudar os fundamentos, mudamos o que é construído sobre esses fundamentos. Lembrando que mudar os fundamentos não é jogar fora tudo que se sabe até dado momento para começar a construir tudo de novo, do zero, mas saber agregar o que é novo ao que se provou ser válido no “velho”.

Também na pesquisa ainda se observa, por vezes, uma certa insistência em fazer perguntas esperando uma determinada resposta (em vez de estar verdadeiramente aberto aos resultados que podem surgir). O pesquisador precisa topar o desafio de não saber bem onde chegará. Faz parte do show. Afinal, o caminho será construído durante a própria investigação que ele vai fazer; então, como saber o que será encontrado no ponto final? Claro, é preciso ter perguntas que impulsionem esse caminho e um método que sirva como guia; ter parâmetros, ter prazos, tudo isso é essencial; também é natural ter expectativas sobre as descobertas que serão feitas, e levantar hipóteses é mais do que recomendado; mas, sem uma real abertura ao novo, a pesquisa perde o sentido.

Ainda no citado livro sobre Humberto Maturana, um conhecido neurobiólogo chileno, a autora afirma que têm surgido objetos cada vez mais complexos no trabalho científico e que esses objetos desafiam as formas tradicionais de pesquisa. É difícil falar da importância da obra de Maturana sem mencionar esse fato, porque a proposta teórica desse autor emerge justamente do seu trabalho como cientista, que o leva a concluir que o mundo não é fragmentado e não é uma realidade à parte; o investigador faz parte dessa realidade, a constitui.

O neurobiólogo é um dos pensadores do chamado paradigma da complexidade – o qual supera a realidade concebida de maneira “linear, fragmentada como se fosse uma coleção de coisas e estável”, sendo o sujeito que estuda essa realidade sempre externo a ela (página 14 do livro Maturana e a Educação). Se não somos sujeitos externos à realidade que observamos e que desejamos investigar, somos parte dessa realidade; desse modo, nota-se que epistemologia e ontologia não se separam. Isto é, “observar faz parte não somente da geração do fenômeno a explicar, como também da própria ontologia de cada observador” (página 26 do livro Maturana e a Educação).

Estou levantando muitas questões para um post só, eu sei. É que o objetivo deste post é, justamente, fazer anotações para depois juntar tudo de alguma maneira num texto mais coerente (ou não). O processo de pesquisa também passa por isto, especialmente o processo de uma pesquisa teórica.

Neste caso aqui, ficam algumas questões importantes para possíveis discussões futuras:

  • A impossível dissociação entre sujeito observador e realidade observada torna impossível a “neutralidade” na pesquisa?
  • O que seria essa almejada “neutralidade” e qual seria a importância dela, se houver?
  • Por que não se pode separar ciência e filosofia, teoria e prática, humano e natureza, mente e corpo, epistemologia e ontologia?

E muitas outras perguntas mais.

Imagem do post: Photo by Moritz Kindler on Unsplash